轻量级:ECA-Net引入的通道注意力机制只增加了少量的参数和计算成本,却能获得显著的性能提升。 高效性:通过避免降维和自适应选择卷积核大小,ECA-Net在保证模型效率的同时,提高了计算效果。 即插即用:ECA-Net的注意力模块可以轻松地集成到现有的CNN架构中,无需对模型结构进行大幅修改。 应用实例 ECA-Net在多个计算机...
论文名称:ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks 论文地址: ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networksarxiv.org/abs/1910.03151 开源代码: GitHub - BangguWu/ECANet: Code for ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutiona...
语义分割领域的一项重要研究成果是ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks。该论文主要贡献在于提出了一种新的高效通道注意力机制，旨在解决SEnet中通道降维对性能影响的问题。作者避免了通道降维，通过引入交叉通道学习，既提升了性能，又减轻了计算负担。论文作者通过设计一...
在经过excitation操作,以一个简单的self-gating机制,类似以embedding做为逐通道的调制权重。 通过简单级联一串SEblocks就能生成SENet。SEblock计算...进阶版网络ECANet,有空再详细研究下。 立论&贡献:避免降维对于学习通道注意力非常重要,适当的跨信道交互可以在显著降低模型复杂度的同时保持性能。因此,作者提出了一种不...
在融合过程中,通过引入超强通道注意力(ECA)模块进一步增强特征表示对场景分割的判别能力.除此之外,在整体网络结构中引入空洞卷积,在不改变卷积核大小的情况下扩大图像的感受野范围,从而最大化地提高网络性能.实验结果表明,在CamVid数据集上,ECAU-Net相较于U-Net在Acc, Acc class, MIoU和FWIoU这4个评价指标上分别...
二、ECANet代码 三、将ECANet作为一个模块加入到CNN中 1、要加入的CNN网络 2、加入eca_block的语句 3、加入eca_block后的网络结构的代码(例如在第二层卷积层之后加入) 引言 ECANet是对SENet模块的改进,提出了一种不降维的局部跨信道交互策略(ECA模块)和自适应选择一维卷积核大小的方法,从而实现了性能上的提优...